미래 전쟁에서 인공지능의 영향과 적용

인공지능+군사

인공지능 기술이 급증하는 시대에 지능기술로 무장한 새로운 군대를 창설하고, 정보화와 지능화를 특징으로 하는 새로운 유형의 전쟁에서 승리하는 것이 중요해졌습니다. 세계 주요 군사력의 현재 우선 개발 목표입니다. 《의지굴복》, 《싸우지 않고 적군을 제압하는》으로 상징되는 《지성력을 억제하고 사상력을 통제하는》은 앞으로의 군사투쟁에서 가장 선진적이고 가장 효과적이며 가장 억지적인 군사적우세로 될 것이다. 본 글은 군사작전의 특징과 인공지능의 장점에서 출발하여, 군사분야에서 인공지능에 대한 수요를 분석한다. 인지, 지휘, 타격, 상호연결의 전투사슬을 중심으로 군사분야에서 인공지능 기술의 적용방향을 제시하고, "효과적인 상황형성, 위기관리 및 통제, 전쟁억제, 전쟁승리" 방안을 제시한다. 군사분야에 인공지능을 적용함으로써

01, 정찰 및 표적지시 효율성 향상

인공지능 기술 분야는 영토에 분산된 육지, 바다, 공중, 우주 기반 고정 및 이동 센서 포괄적인 지능형 분석을 수행하여 다양한 물리적 영역에서 작동하여 모니터링 대상 및 무선 방사선 서비스 소스에 대한 정보를 수집합니다.

이 작업은 의사결정 지원 시스템을 개발하는 것처럼 이미 나타났습니다. 그러나 불완전하고 신뢰할 수 없으며 상충되는 대량의 정보에 대한 포괄적인 지능형 분석 방법이 등장하면서 목표 위치의 정확성과 속도를 결정하고 손상 장비에 대한 목표 지침을 제공하는 것만으로도 이미 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

02, 감시 데이터 획득

전 세계 군대는 전화 카메라, 노트북 피드, 비디오 감시, 인공 카메라, 드론과 위성 렌즈. 문제는 데이터를 수집하는 것이 아니라 이를 머신 비전과 인공 지능이 활용될 수 있는 전략적 정보로 처리하는 것입니다.

03, 전장 데이터 분석

빅데이터, 머신러닝, 데이터 마이닝 등의 기술을 종합적으로 활용하여 복잡한 전투 과정에서 생성되는 대용량 데이터 간의 고유한 상관관계를 찾아내고 전장 전투를 빠르고 효율적으로 분석합니다. 작전 및 상황 변화, 탐지된 전투력 분포를 활동 및 전투 환경, 적의 전투 의도 및 기동성과 유기적으로 연결하고, 사건의 원인을 분석 및 추론하고, 알려진 사건을 통해 적의 전력 구조 및 사용 특성에 대한 추정을 얻습니다. 가능한 미래의 사건. DARPA는 운용자의 지식과 추론 능력을 시스템에 통합해 사이버 위협과 비전통전에 신속하게 대응할 수 있는 능력을 향상시키는 지능 분석 시스템을 개발하기 위해 2011년 '인사이트(Insight)' 프로젝트를 설립했다. 이 프로젝트는 주로 이종 정보 연관 및 다중 소스 지능형 융합과 같은 기술을 사용하여 다중 소스 센서 감지 정보와 다양한 리소스 인텔리전스 데이터를 분석 및 통합하여 인텔리전스 분석가의 정보 처리 및 공유 기능을 향상시키는 데 도움을 줍니다. DAR⁃ PA는 언어 및 상식 추론을 통해 얻은 지식 기반을 복잡한 실생활 사건 분석에 적용하는 반자동 인공지능 추론 시스템 개발을 목표로 2019년 "지식 중심 인공지능 추론 모델" 프로젝트를 수립했습니다. . 이해에서는 사건의 이해를 방해하는 다중 소스 정보 문제를 해결합니다. 이 프로젝트는 지식 그래프와 같은 기술을 사용하여 다양한 이벤트 간의 상관 관계를 신속하게 식별하고 복잡한 이벤트의 내부 구성 요소와 타임라인을 추론하고 예측함으로써 이벤트 이해도를 향상시킵니다.

04, 지능형 원격 명령 및 제어

는 "메타버스"라는 개념을 적용하고 인공 지능 기술을 사용하여 실제 전장과 평행한 가상 전투 공간을 구축하며 음성 인식 등 지능적인 인간-기계를 사용합니다. 대화형 기술을 통해 지휘관과 전투원은 몰입형 경험을 할 수 있으며 인간과 기계, 지휘 유닛, 정밀 타격 무기 및 정보 응용 시스템 간의 장벽 없는 통신을 실현합니다. 2021년 8월 미 해군 최대 연례 행사인 '해공우주 엑스포'에서 해군정보전체계사령부가 '주변환경 지능형 토크 인터페이스' 프로젝트의 역량을 처음으로 검증해 지능적이고 자연적인 성능을 입증했다. 기술이 미래의 정보전을 어떻게 가능하게 할 것인가. 이 프로젝트는 해군 지휘 및 통제에 차세대 디지털 보조원을 도입하는 것을 목표로 합니다. 인공 지능과 기계 학습을 사용하여 누가 말하고 있는지, 대화 내용을 이해함으로써 의사 결정자가 대화를 직접적인 방법으로 사용할 수 있습니다. 의사결정자가 시기적절하고 종합적인 정보를 얻을 수 있도록 돕는 방법입니다.

05, 군정보에 '새로운 추진력' 제공

기존 기계 학습 방법에서는 시스템을 배포하기 전에 시스템을 교육하기 위해 데이터 세트를 사용해야 합니다. 훈련이 완료되면 에이전트가 직면한 시나리오와 문제는 고형화되어 새로운 시나리오에 대처할 수 없게 되며 다시 훈련하는 것은 비효율적이고 작업량이 과중하게 됩니다. 군사 전투 작전을 수행할 때 인공지능 시스템은 임무 중에 스스로 학습하고 개선할 수 있어야 하며, 다양한 전투 시나리오에 대처하기 위해 이전 기술과 지식을 새로운 상황에 적용할 수 있어야 합니다. 2017년 DARPA는 지속적인 학습을 위해 목표 중심 인식을 사용하여 새로운 시나리오에 대한 자율적 적응을 형성하고 현재 에이전트가 훈련되지 않은 시나리오에 대처할 수 없는 상황을 바꾸는 "평생 학습 기계"라는 프로젝트를 준비했습니다. 낮은 전력 소비, 강력한 컴퓨팅 성능, 쉬운 확장 기능을 갖춘 스마트 칩은 군사 정보를 위한 '새로운 인프라'를 제공합니다. 인공지능 기술의 중요한 물리적 기반인 현재 주류 인공지능 칩은 높은 전력 소비, 부족한 메모리 대역폭, 견고한 프레임워크 등 병목 현상을 안고 있습니다. 군사 분야에서 인공지능 적용을 더 잘 지원하기 위해서는 차세대 인공지능 칩이 저전력 소비, 강력한 컴퓨팅 성능, 쉬운 확장 등의 특성을 가져야 합니다.

인공지능 기술은 새로운 세기의 미래 발전을 이끄는 주요 학문 중 하나이며, 미래 전쟁은 물론 미래 사회에도 큰 영향을 미칠 파괴적인 기술 중 하나입니다.

인공지능의 급속한 발전을 기회로 잘 포착하고, 미래 전쟁과 관련된 군사무기에 대한 인공지능 기술의 응용과 연구에 주목하고, 무인전투, 지능전 등 전투능력을 향상시켜 적용을 가속화해야 한다. 미래전의 형태를 바꾸는 지능화의 기본적 주도적 역할은 인공지능 기술이 군사지휘, 군사장비, 전투방식 등을 혁신하는데 필요한 핵심 핵심기술을 선제적으로 마련해 선점하는 것이다. 미래 전쟁의 발전 기회를 형성하고 미래 전쟁에서 승리할 수 있는 주도권을 확보합니다.

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